Ứng tuyển thành công vào những công ty công nghệ lớn (Big Tech) là mong muốn của rất nhiều lập trình viên. Vậy các ứng viên cần trang bị gì cho bản thân và trải qua các giai đoạn nào trong quá trình phỏng vấn?

Khi ứng tuyển vào bất kỳ một công ty nào, bạn luôn phải chuẩn bị sẵn sàng tâm thế chinh phục các vòng phỏng vấn. Tùy quy mô của từng công ty, quy trình phỏng vấn sẽ khác nhau. Ở các Big Tech, quy trình thường sẽ gồm 3 vòng chính là: CV Screening, Cold Call và Code Interview.

CV Screening - Sơ loại​

Vòng này thường được gọi là vòng CV hay vòng hồ sơ. Tại đây, bộ phận HR sẽ nhận CV ứng tuyển từ ứng viên và lọc những CV đạt yêu cầu. Một số công ty sẽ lọc thủ công theo tiêu chuẩn riêng, một số công ty lớn thì lọc CV bằng máy và scan theo từ khóa.

Với vòng hồ sơ, ứng viên cần cập nhật nhanh chóng các yêu cầu tuyển dụng hiện đại, đồng thời chú ý tránh lỗi trên hồ sơ, kể cả những lỗi trình bày dù nhỏ nhất. Gần đây việc scan CV bằng máy cũng ngày càng phổ biến hơn ở những công ty lớn. Vậy nên hãy chọn lọc và nhấn mạnh những từ khóa quan trọng liên quan đến ngành công nghệ thông tin trong hồ sơ cá nhân.

Cold Call - Phỏng vấn qua điện thoại​

Hằng năm, lượng CV ứng tuyển vào Big Tech rất nhiều và đa dạng về chuyên môn. Việc lọc CV chỉ giảm một phần nào đó lượng ứng viên. Vậy nên, vòng phỏng vấn qua điện thoại như một bước lọc chuyên sâu hơn nữa. Đây sẽ là giai đoạn bộ phận nhân sự chọn lọc những ứng viên phù hợp với văn hóa và yêu cầu riêng của doanh nghiệp.

Đối với một số công ty, đây sẽ là vòng sàng lọc những ứng viên có quan điểm làm việc, tư tưởng và định hướng phù hợp với công ty. Bộ phận nhân sự thường sẽ phác họa chân dung ứng viên công ty cần, sau đó xây dựng những câu hỏi test nhanh để sàng lọc.

Code Interview - Chuyên môn và Tư duy​

Đối với riêng ngành công nghệ thông tin, việc kiểm tra chuyên môn và tư duy là rất quan trọng để chọn lọc nhân sự, đặc biệt là ở Big Tech. Có thể nói, đây là vòng phỏng vấn mang tính quyết định và gần sát chuyên môn nhất đối với ứng viên. Tuy nhiên, những thử thách về chuyên môn này cũng là những thử thách có độ khó cao nhất. Độ khó sẽ tăng dần qua từng câu hỏi trong bài kiểm tra. Thậm chí nhiều công ty sẽ có cả những câu hỏi để lọc “ứng viên thiên tài”.

Trong những năm gần đây, các bài test ở vòng Code Interview xoay quanh những vấn đề chính về chuyên môn và tư duy giải quyết vấn đề. Những câu hỏi về cấu trúc dữ liệu và giải thuật sẽ phổ biến hơn khi nhà tuyển dụng ngày càng chú trọng năng lực giải quyết vấn đề.

Đừng quên luyện tập với Leetcode - nền tảng thực hành các bài phỏng vấn tại Big Tech nhé: https://leetcode.com/

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể luyện thực hành Live Coding Leetcode miễn phí trên ProtonX: https://protonx.io/courses/63df080aa2588e0012eca7ea. Đã có rất nhiều bạn đã học và thành công vượt qua vòng này của Amazon, Google, Facebook, v.v.

Điều kiện ứng tuyển Big Tech​

Big Tech khác với những công ty khác ở chỗ họ có quá nhiều ứng viên nhưng lại không có đủ thời gian để phỏng vấn trực tiếp từng người. Đó là lý do những bài test ra đời. Trước những bài test có độ phân loại ứng viên cao, kỹ năng chuyên môn thôi là chưa đủ. Bạn cần là một ứng viên có tư duy chuyên sâu và kỹ năng thành thạo, đáp ứng các điều kiện cần và đủ nổi bật để vượt qua các đối thủ cạnh tranh khác.

Trước thực tế đó, nhiều ứng viên bỏ lỡ cơ hội vì một trong những lý do sau:

• Vững kiến thức, tư duy những kỹ năng thực tế còn chưa thành thạo và linh hoạt.

• Có kỹ năng làm việc tốt nhưng chưa có nền tảng tư duy về công nghệ thông tin.

• Cả tư duy và kỹ năng đều ở mức khá, chưa nổi bật.

Tất cả những nguyên do này đều xuất phát từ môi trường đào tạo ở Việt Nam hiện nay chưa hoàn thiện được mọi khía cạnh mà doanh nghiệp cần. Đó là lý do vì sao bạn cần phải hiểu và nâng cấp bản thân trước khi bắt đầu ứng tuyển vào Big Tech.

Nâng cấp bản thân trước khi ứng tuyển vào Big Tech​

Dựa trên những điều kiện cần đáp ứng ở trên, bạn sẽ cần phải có bước chuẩn bị trước khi nộp CV ứng tuyển vào Big Tech. Trước hết là tìm hiểu về công ty cũng như “chân dung ứng viên” mà công ty đó đang tìm kiếm. Sau đó là tự đánh giá bản thân, rằng bạn đang cần đào sâu tư duy, rèn luyện kỹ năng hay phải nâng cấp cả hai. Khi đã thực hiện xong hai việc trên, bạn sẽ dễ dàng so sánh và biết bản thân cần làm gì để mình trở nên nổi bật trước nhà tuyển dụng.

Anh Lê Văn Hồng Chân (1991) - kỹ sư Việt ở loạt “Big Tech” Mỹ cũng chia sẻ rằng nên có sự phối hợp giữa tìm kiếm cơ hội và nỗ lực của bản thân. Từ những lúc chuẩn bị hồ sơ, luyện tập phỏng vấn xin việc đến khi có công việc trong tay, bản thân luôn phải nỗ lực tìm hiểu và chuẩn bị để khi cơ hội đến thì mình mới có thể đạt được nó. Anh cho rằng: “Các bạn trẻ nên đi thực tập thật nhiều khi còn học đại học. Thực tập tại các công ty lớn càng nhiều, các bạn càng có cơ hội làm việc tại Big Tech. Nhưng để được thực tập tại các công ty lớn, các bạn phải chịu khó đi một hành trình từ từ, từ công ty nhỏ rồi đến công ty lớn. Các bạn hãy nỗ lực có cho mình những công việc thực tập đầu tiên, có đầu tiên sẽ làm tiền đề cho bạn có cái thứ hai, thứ ba, và nhiều hơn thế nữa”.

Làn sóng sa thải 2023​

Thị trường lao động ngành công nghệ thông tin trong những năm gần đây biến động không ngừng, đặc biệt sau đại dịch Covid 19. Làn sóng cắt giảm nhân sự hàng loạt đang gia tăng trong lĩnh vực công nghệ và tác động có thể cảm nhận ở khắp mọi nơi trên thế giới.

Trong báo cáo cập nhật triển vọng ngành công nghệ thông tin vừa công bố, Chứng khoán Rồng Việt - VDSC dẫn thông tin từ layoffs.fyi cho thấy, tình trạng sa thải trong lĩnh vực công nghệ trở nên rõ rệt hơn vào cuối năm 2022 và đầu năm 2023.

Mỹ là quốc gia có số lượng nhân viên công nghệ thông tin bị sa thải nhiều nhất, với 257 nghìn việc làm trong ngành công nghệ thông tin bị cắt giảm, chiếm 66% số lượng nhân viên công nghệ thông tin bị sa thải toàn cầu trong giai đoạn 2022-2023. Theo dữ liệu của Cục Thống kê Lao động Mỹ, dữ liệu về sa thải của ngành Thông tin, bao gồm các ngành con liên quan đến lĩnh vực công nghệ, đã nhanh hơn đáng kể so với mặt bằng chung của Mỹ kể từ giữa năm 2022 và kéo dài tới đầu năm nay.

Không chỉ làm chao đảo thị trường Mỹ, thông tin các công ty Big Tech sa thải hàng loạt nhân sự cũng là một trong những tin tức được quan tâm hàng đầu của các anh em công nghệ Việt Nam. Điểm qua có thể kể đến Yahoo thông báo từ nay tới cuối năm sẽ cắt giảm 20% số lượng nhân viên, trong đó quyết định nghỉ việc sẽ áp dụng ngay lập tức với 1.000 nhân viên. Zoom, công ty với ứng dụng hội đàm video rất được ưa chuộng trong thời kỳ đại dịch bùng phát, cũng thông báo sa thải 1.300 nhân sự, tương đương 15% lực lượng lao động của công ty. SAP - công ty phần mềm lớn nhất châu u - cũng là một trong những cái tên thông báo việc cắt giảm nhân sự đầu năm 2023 này, gọi đó là hoạt động tái cấu trúc có mục tiêu. Hàng loạt tập đoàn lớn có trụ sở ở nhiều quốc gia như IBM, Alphabet, Microsoft, Amazon hay Spotify cũng lần lượt đưa ra các thông báo sa thải vài nghìn nhân viên mỗi công ty.

Sự phát triển quá nóng của ngành công nghệ thông tin trong tình trạng đại dịch lan tràn từ năm 2018 đến 2021. Nhu cầu các sản phẩm trực tuyến tăng vọt theo tình trạng lockdown, làm việc tại nhà. Và khi dịch bệnh được kiểm soát, mọi người dần quay về cuộc sống bình thường với các thói quen trước đại dịch. Lãi suất tăng càng siết dòng tiền mà các hãng công nghệ đang dựa vào để tạo ra đột phá trong tương lai. Theo CNN, nếu 2022 được coi là năm chấm dứt thời kỳ thịnh vượng của các hãng công nghệ, 2023 có thể trở thành năm mà mọi thứ trở nên tồi tệ hơn.

Sự lạc quan quá mức và tình hình quản lý trì trệ đã khiến nhiều công ty công nghệ không giữ được các lợi thế cạnh tranh. Ví dụ như sự ra mắt của ChatGPT đã đưa Google vào tình thế khó khăn khi ChatGPT đang dần trở thành một chatbot search, tổng hợp thông tin thay thế cho việc tìm kiếm đơn giản ở Google. Trong loạt bài xin lỗi, các lãnh đạo công nghệ từ Mark Zuckerberg của Meta đến Marc Benioff của Salesforce giải thích họ đã đánh giá sai về sức giảm nhu cầu với sản phẩm công nghệ sau khi đại dịch được kiểm soát.

Trong bối cảnh suy thoái kinh tế và giảm doanh thu, các công ty công nghệ đang phải đối mặt với nhiều thách thức về tài chính. Sa thải nhân viên là một trong những giải pháp để giảm chi phí và cải thiện năng suất của công ty nhanh nhất bởi chi phí nhân sự trong các công ty công nghệ thường chiếm tới 40-60% chi phí tổng thể.

Theo layoffs.fyi, 9 công ty Công nghệ thông tin, có trụ sở tại Hoa Kỳ, có số lần sa thải lớn nhất chiếm đến 20% tổng số lần sa thải công nghệ toàn cầu. Đây là những công ty đã được hưởng lợi đáng kể từ xu hướng gia tăng sử dụng công nghệ/áp dụng kỹ thuật số của người tiêu dùng/doanh nghiệp trong thời kỳ đỉnh điểm của đại dịch.

Ở thị trường Đông Nam Á, cuối tháng 8 năm ngoái, developers Việt Nam và Trung Quốc cũng chao đảo vì Shopee cancel offer (xem thêm tại đây) hay lo lắng khi đang làm việc cho các Big Tech ở Singapore nói chung và toàn cầu nói riêng giữa làn sóng sa thải.

Làm gì để bảo vệ bản thân khỏi làn sóng layoff?​

Đối với rất nhiều lao động, việc sa thải bất ngờ không đơn giản chỉ là mất việc làm mà còn kéo theo nhiều vấn đề khác, nhất là với các lao động người nước ngoài.

Như tại Mỹ, nơi mà kế hoạch sa thải của nhiều công ty có hiệu lực ngay lập tức, lao động người nước ngoài chịu áp lực tìm kiếm việc làm mới trong thời gian ngắn, nếu họ muốn giữ được thị thực H-1B.

Tuy nhiên, khi một cánh cửa đóng lại, một cánh cửa khác sẽ mở ra, luôn có cơ hội mới đối với các nhân sự giỏi trong lĩnh vực công nghệ.

ABC News dẫn lời các chuyên gia cho rằng, cơ hội ở những nơi khác còn rất nhiều. Nhiều đơn vị đang nỗ lực để tuyển dụng các tài năng công nghệ hàng đầu.

Thế nên, cách tốt nhất để chúng ta bảo vệ bản thân khỏi làn sóng layoff chính là ngày càng nâng cao năng lực cạnh tranh, cụ thể hoá bằng cách nâng cao kiến thức, trình độ chuyên môn và năng lực xử lý tình huống. Tham khảo lộ trình học và nâng cao năng lực của bạn qua nền tảng học trí tuệ nhân tạo https://protonx.io/mle

Đây cũng chính là cơ hội trong thách thức để chúng ta chứng tỏ năng lực bản thân hoặc bước ra khỏi vùng an toàn, tìm kiếm và phát triển với những cơ hội mới.

ABC news trích dẫn thông tin từ Cơ quan quản lý nhân sự Mỹ, cho biết: dù là an ninh mạng, quốc phòng, năng lượng hay chăm sóc sức khỏe, có hàng ngàn vị trí có sẵn trong mảng công nghệ ở các cơ quan của chính phủ liên bang. Thế nên, làm việc cho Google, Ford, hay chính phủ, một kỹ sư phần mềm nếu có kỹ năng tốt, bạn mới là người lựa chọn nơi làm việc, chứ không cần đợi bất kỳ ai lựa chọn.

Trong lúc này, Đức - quốc gia có dân số đang già hóa - đang coi làn sóng sa thải này là thời điểm thích hợp để tuyển dụng nhân tài.

Còn theo Channel News Asia, có rất nhiều cơ hội cho nhân tài công nghệ trong các lĩnh vực "phi công nghệ". Bài viết cho rằng, việc làm trong lĩnh vực công nghệ không chỉ dành cho những gã khổng lồ công nghệ, mà nó ngày càng trở nên quan trọng đối với tất cả ngành nghề trong nền kinh tế. Việc ứng dụng nhanh chóng các nền tảng kỹ thuật số, các công cụ số trong các lĩnh vực "phi công nghệ" đã mở ra nhiều cơ hội việc làm hơn. Các ngân hàng lớn nhất của Singapore sẽ tiếp tục tuyển dụng hàng nghìn nhân sự công nghệ trong năm nay.

Cùng điểm qua những điều rất thú vị từ lớp học AI nền tảng và luyện thi chứng chỉ Tensorflow TF 05. Lớp học trọng tâm tại ProtonX giúp người học có một nền tảng trí tuệ nhân tạo vững chắc và được chứng nhận bởi Google.

1. TF 05 với sự hỗ trợ của nền tảng AI E-learning​

Lớp học TF của ProtonX có sự chuyển mình mạnh mẽ từ lớp học 05 khi chính thức trở thành lớp học kết hợp giữa Video và Zoom (Hybrid).

Thứ 2 đầu tuần, học viên sẽ học qua các video ngắn gọn và thi đấu với các bạn cùng lớp thông qua việc trả lời các câu hỏi lựa chọn, câu hỏi sắp xếp và bài tập lập trình.

Việc học qua video có một lợi thế rất lớn đó là bạn có thể hoàn thành một bài học với một thời lượng ngắn hơn lớp học thông thường vì kiến thức được cô đọng lại trong video ngắn khoảng 3-5 phút/video.

Để tăng sự tương tác khi học qua Video, nền tảng đã cung cấp rất nhiều các dạng bài tập khác nhau giúp học viên có thể tương tác với nhau, tạo nên động lực học tập mạnh mẽ cho các bạn.

Buổi thứ sáu trong tuần là buổi học qua Zoom với các chủ đề khó cũng như giải thích câu hỏi của từng học viên. Founder ProtonX trò chuyện cùng với học viên.

2. TF 05 chứng kiến thành công của những chiến binh trẻ tuổi​

Team ProtonX nhận thấy rằng ngày càng có các bạn trẻ tiếp cận AI từ rất sớm và có một lộ trình chuẩn bị rõ ràng để bước vào chân vào ngành trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là những tấm gương điển hình từ TF 05.

Nga vừa tốt nghiệp THPT Lê Hồng Phong và đã bỏ túi cho mình chứng chỉ Tensorflow trước khi đi du học Mỹ.

Tìm hiểu thêm về chứng chỉ này tại đây.

Thịnh - sinh viên năm nhất Đại học bang Arizona với chứng chỉ AI từ Google.

Nhưng không chỉ các bạn trẻ mong muốn sở hữu chứng chỉ này mà với những người đi làm trong ngành rất lâu từ 9-10 năm kinh nghiệm vẫn thấy được tầm quan trọng của nó. Việc đã có kỹ năng làm ứng dụng và thêm kiến thức về AI sẽ rất thuận lợi cho những kỹ sư phát triển các tính năng thông minh trong công việc chuyên nghiệp của mình.

3. Thư viện AI trên dữ liệu thực tế Tiếng Việt​

Một hoạt động rất thú vị sau khi học viên thi đỗ chứng chỉ Tensorflow đó là những bạn làm đầy đủ bài tập sẽ tham gia làm thư viện AI và công bố cho cộng đồng. Xem thêm danh sách các thư viện ProtonX đã công bố tại đây (Mục thư viện AI).

3.1. Bộ dữ liệu âm thanh​

ProtonX khi xây dựng nền tảng đã dành thời gian thuê đánh nhãn khoảng 30 tiếng giọng nói Việt với mục đích chuyển tất cả âm thanh từ các video trên nền tảng thành dạng văn bản, từ đó giúp người dùng có thể tìm kiếm thông tin ngay trên video.

Project này học viên TF 05 sẽ học và nghiên cứu kiến trúc mô hình Wave2vec 2.0 sau đó đào tạo trên bộ dữ liệu này.

Việc được làm việc với dữ liệu thực tế là hiếm hoi khi bạn đang đi học cho nên hoạt động này bổ trợ cho các bạn rất nhiều để các bạn tự tin hơn khi tham gia ứng tuyển tại các công ty.

3.2. Bài toán nhận diện hình ảnh​

Một bài toán nhận diện hình ảnh khó được đặt ra tại TF 05 đó là bài toán chuyển ảnh thành Latex. Nếu bạn chưa biết Latex chính là ngôn ngữ để soạn thảo các công thức Toán học.

Nếu sử dụng những mô hình OCR (Nhận diện ký tự quang học) thông thường, bạn hoàn toàn có thể nhận ra được các ký tự. Tuy nhiên việc ghép các ký tự này trở thành văn bản Latex lại rất khó khăn khi bạn thấy công thức Toán được chia ra các tầng như số mũ nằm trên dẫn đến việc nhận diện từng ký tự và ghép lại là điều không thể.

Vì thế để giải quyết thì mô hình hợp lý nhất đó chính là làm việc trên từng pixel và sử dụng mô hình dạng Seq2Seq. Ta sẽ biến ảnh thành một chuỗi pixel, sử dụng một Encoder học thông tin rồi sử dụng một Decoder để decode Latex.

Tham thêm khảo cách làm của Hải.

3.3. Bài toán trích xuất từ khóa (Keywords)​

Trong quá trình nghiên cứu và phát triển các sản phẩm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Tiếng Việt, đặc biệt là bộ gõ Studio., team nhận thấy Việt Nam rất thiếu những thư viện NLP nền tảng. Ví dụ đơn giản từ văn bản trích xuất ra những từ khóa quan trọng.

Ví dụ từ một đoạn văn bản nhỏ như dưới đây:

Khi ngoài 40 tuổi, bạn có thể không phù hợp với xu hướng thời trang và khó tìm được trang phục phù hợp. Nếu bạn rơi vào tình huống bất ổn này, một chiếc áo khoác và khăn quấn kiểu cách như vậy có thể mang đến cho bạn vẻ ngoài xinh đẹp.

Chúng ta có thể trích xuất ra những từ khóa để hiểu văn bản hơn như thời trang, tình huống, áo khoác. Khi chúng ta thu thập được nhiều từ khóa đồng nghĩa ta có thể giải nhiều bài toán hơn ví dụ bài toán sinh văn bản theo từ khóa.

Cách tiếp cận bài toán này sẽ như sau:

• Trích xuất các cụm từ theo ngrams, ví dụ cụm 2 từ, cụm 3 từ.
• Sau đó đưa văn bản ban đầu qua mô hình Bert để thu được vector thông tin của văn bản
• Đưa từng cụm từ này qua mô hình Bert và thu được vector thông tin từng cụm từ.
• Trong các vector thông tin của các cụm từ, tìm ra vector nào gần với vector thông tin của văn bản nhất, cụm từ đó chính là từ khóa. Có thể sử dụng độ tương đồng cosine (cosine similarity) hay nhân vô hướng (dot product) để đo lường độ tương đồng này.

Tham thêm khảo cách làm của Tuấn

Các bạn có thể thấy rằng từ người mới đến việc được Google chứng nhận là một con đường dài và tới việc có thể tự nghiên cứu đọc bài báo và giải quyết một bài toán cụ thể còn dài hơn nữa. Tuy nhiên ProtonX luôn tin tưởng rằng, với nền tảng được trang bị tại lớp học Tensorflow, mọi khó khăn sẽ luôn được giải quyết.

Team chúc các bạn thành công trên con đường AI của mình.

Sau 1 năm rưỡi xây dựng, ProtonX đã hoàn thành đầy đủ lộ trình để bạn có thể trở thành một kỹ sư học máy thực thụ từ con số 0.

Đường dẫn truy cập: https://protonx.io/mle

Những kỹ năng quan trọng bạn cần:

• Lập trình Python
• Lập trình thuật toán (vượt qua các bài tập Leetcode)
• Toán nền tảng
• Học máy và Học sâu nền tảng
• Ứng dụng Học sâu vào xây ứng dụng
• Triển khai mô hình thực tế trên sản phẩm của mình.

Bạn có thể sử dụng lộ trình này như kim chỉ nam để trở thành kỹ sư AI.